normaalisoinnille

Normaalisoinnille tarkoitetaan prosessia, jonka tavoitteena on muuttaa dataa, signaaleja tai arvoja yhteensopivaan mittakaavaan tai muotoon. Termi viittaa usein tilastollisiin ja tietotekniikan yhteyksiin, joissa erikokoiset mittausarvot halutaan verrata toisiinsa tai valmistella koneoppimismallien käyttöön.

Yleisimpiä normaalisoinnin muotoja ovat mittakaavan tasoittaminen ja jakauman muodostaminen tiettyyn standardiin. Min-max-normalisoinnissa arvoista tehdään skaalattuja tuloksia välille 0 ja 1: (x - min) / (max - min). Z-skooripohjaisessa standardisoinnissa arvoista vähennetään aineiston keskiarvo ja jaetaan hajonnalla: (x - mean) / std, jolloin tulokset ovat noin normaalijakautuneita. Robust scaling käyttää mediaania ja interkvartiiliväliä (IQR) suurien poikkeavien arvojen vaikutuksen minimoimiseksi. Pitenemän mittayksiköt voidaan myös normalisoida yksikkömittoihin, jolloin vektorin pituus on 1.

Käyttökohteita ovat erityisesti koneoppiminen ja tilastollinen analyysi, joissa erikokoiset ominaisuudet voivat vaikuttaa mallien oppimiseen tai metriikoihin. On tärkeää huomioida datajäämiön (data leakage) välttäminen: normalisointi tulisi tehdä koulutus- ja testijoukkoja erottamalla ja sovittaa vain koulutusaineistoon. Joissakin yhteyksissä pitää huomioida lisäksi jakauman ominaisuudet ja mahdolliset poikkeavat arvot.

Esimerkkejä käytännöistä: Pythonissa scikit-learnin StandardScaler, MinMaxScaler ja RobustScaler ovat yleisesti käytettyjä normaalisoinnin toteutuksia. Lisätietoja löytyy tilastotieteen ja koneoppimisen lähteistä sekä sovellusesimerkeistä signaalin- ja kuvankäsittelyn konteksteissa.